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\n

Calcolo Numerico

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\n \n \n \n \n

\n Se sei uno studente dell'Unimore, puoi accedere all'archivio del corso su Google Drive..\n

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\n E' composto da:\n

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    \n
  • 2 domande sugli argomenti teorici
  • \n
  • 1 domanda di implementazione algoritmo in MATLAB
  • \n
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\n \n
    \n
  1. \n
  2. \n
  3. \n
  4. \n
  5. \n
  6. \n
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\n \n

\n Algoritmi che hanno:\n

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    \n
  • numeri reali in input e output
  • \n
  • successioni delle quattro operazioni aritmetiche fondamentali come passi
  • \n
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\n \n

\n Con i numeri floating point può capitare che un certo numero {r`\\alpha`} non sia rappresentato correttamente.\n

\n

\n In tal caso, il numero si indica con {r`\\alpha^*`}.\n

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\n \n

\n È la differenza tra il numero desiderato e il numero rappresentato:\n

\n

\n {r`E_a = \\left | \\alpha - \\alpha^* \\right |`}\n

\n \n Vale sempre 0, tranne in caso di underflow o overflow.\n \n
\n \n

\n Indica quanto il numero rappresentato differisce dal numero desiderato:\n

\n

\n {r`\\forall \\alpha \\neq 0, E_r = \\frac{E_a}{\\left | \\alpha \\right |}`}\n

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\n \n

\n L'errore relativo di un numero reale rappresentato in virgola mobile è minore o uguale alla precisione di macchina:\n

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\n {r`E_r \\leq k \\cdot \\beta^{1-t}`}\n

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    \n
  • \n \\beta è uguale alla base utilizzata (solitamente 2).\n
  • \n
  • \n t è uguale al numero di cifre della mantissa.\n
  • \n
  • \n k è uguale a 1 se il numero viene rappresentato per troncamento oppure a {r`\\frac{1}{2}`} se viene rappresentato per arrotondamento.\n
  • \n
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\n \n

\n L'insieme F è il sottoinsieme dei numeri reali rappresentabili in floating point dalla macchina che stiamo usando.\n

\n

\n Operazioni tra elementi di F producono risultati in {r`\\mathbb{R}`}, che però decaderanno nuovamente a elementi di F, perdendo informazioni.\n

\n

\n Il teorema della precisione di macchina si applica quindi anche ai risultati delle operazioni.\n

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\n \n
    \n
  • Hanno più di un elemento neutro.
  • \n
  • Un numero ha più opposti.
  • \n
  • Non sono associative.
  • \n
  • Non sono distributive.
  • \n
  • Non vale la legge di annullamento del prodotto.
  • \n
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\n \n

\n Indica che un valore è soggetto alla precisione di macchina:\n

\n

\n {r`fl(x) = (x)(1 + \\epsilon_x)`}\n

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\n
\n
\n \n

\n Errore dipendente solo dai dati.\n

\n

\n TODO: qual è la formula?\n

\n

\n È l'errore che si presenterebbe se {r`\\epsilon_1 = \\epsilon_2 = \\dots = 0`}.\n

\n
\n \n

\n Errore dipendente solo dalle operazioni effettuate.\n

\n

\n TODO: qual è la formula?\n

\n

\n È l'errore che si presenterebbe se {r`\\epsilon_x = \\epsilon_y = \\dots = 0`}.\n

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\n \n

\n Un problema poco sensibile all'errore inerente.\n

\n \n {r`y = \\frac{1}{x}`} è mal condizionato intorno allo 0 e ben condizionato lontano dallo 0.\n \n
\n \n

\n Un algoritmo poco sensibile all'errore algoritmico.\n

\n \n

\n Cerchiamo un algoritmo che risolva {r`2x = 4`}.\n

\n

\n Calcolare prima {r`t = fl \\left( \\frac{1}{4} \\right)`} e poi {r`x^* = fl ( 2 \\cdot t )`} porta a una perdita di precisione.\n

\n

\n Calcolare direttamente {r`x^* = fl \\left( \\frac{2}{4} \\right)`} non ha alcuna perdita di precisione e rende l'algoritmo più stabile del precedente.\n

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\n \n

\n È il coefficiente di proporzionalità tra i dati e l'errore inerente.\n

\n

\n Essendo sempre maggiore di uno, si può dire che sia un coefficiente di amplificazione.\n

\n

\n Minore è l'indice di condizionamento, meglio condizionato è un problema.\n

\n
\n \n

\n È il coefficiente di proporzionalità tra i dati e l'errore algoritmico.\n

\n

\n Essendo sempre maggiore di uno, si può dire che sia un coefficiente di amplificazione.\n

\n
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\n \n

\n Matrice con determinante 0.\n

\n

\n Le matrici singolari non sono invertibili.\n

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\n \n

\n Funzione che associa un valore positivo a ogni vettore diverso da 0, e 0 al vettore zero.\n

\n \n Esempi su Wikipedia\n \n
\n \n

\n Massimo dei valori assoluti di tutti gli elementi del vettore.\n

\n

\n {r`\\Vert x \\Vert_\\infty = max_{i = 1..n} | x_i |`}\n

\n
\n \n

\n Somma dei valori assoluti di tutti gli elementi del vettore.\n

\n

\n {r`\\Vert x \\Vert_1 = \\sum_{i = 1}^n | x_i |`}\n

\n
\n \n

\n Radice quadrata della somma dei quadrati di tutti gli elementi del vettore.\n

\n

\n {r`\\Vert x \\Vert_2 = \\sqrt{\\sum_{i = 1}^n x_i^2}`}\n

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\n \n

\n Funzione che associa un valore positivo a ogni matrice diversa da 0, e 0 alla matrice zero.\n

\n

\n Si ricavano dalle norme vettoriali:\n

\n

\n {r`\\Vert A \\Vert = sup_{x \\in \\mathbb{R}, x \\neq 0} \\frac{\\Vert A \\cdot x \\Vert}{\\Vert x \\Vert}`}\n

\n \n sup è l'estremo superiore di un insieme. E' molto simile al massimo: ricordi le prime lezioni di Analisi?\n \n
\n \n

\n Massimo delle somme dei valori assoluti di tutti gli elementi di ogni riga di una matrice.\n

\n

\n {r`\\Vert A \\Vert_\\infty = max_{i = 1..n} \\sum_{j = 1}^n | a_{ij} |`}\n

\n
\n \n

\n Massimo delle somme dei valori assoluti di tutti gli elementi di ogni colonna di una matrice.\n

\n

\n {r`\\Vert A \\Vert_1 = max_{j = 1..n} \\sum_{i = 1}^n | a_{ij} |`}\n

\n
\n \n

\n Radice quadrata del rango del prodotto tra una matrice e la sua trasposta.\n

\n

\n {r`\\Vert A \\Vert_2 = \\sqrt{\\rho ( A^T \\times A ) }`}\n

\n
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\n \n

\n Le norme sono usate per calcolare l'errore relativo tra due vettori o matrici:\n

\n

\n {r`\\frac{\\Vert x - y \\Vert}{\\Vert x \\Vert}`}\n

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\n \n

\n La fattorizzazione è il processo che permette di risolvere sistemi di equazioni lineari rappresentati in forma di matrice.\n

\n

\n Esistono molteplici algoritmi in grado di realizzarla: mentre tutti portano alla stessa soluzione, possono avere velocità e indici algoritmici diversi.\n

\n

\n Il sistema lineare da risolvere viene diviso in due parti: la matrice dei coefficienti e il vettore termine noto.\n

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\n \n

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\n )\n}\n"],"sourceRoot":""}